개요
측정 가능한 문제를 푸는 경우에 한해 기존 제품에 언어 모델을 넣습니다. 먼저 무엇이 올바른 응답이고 그것을 어떻게 검증할지 정의합니다. 그게 없으면 AI 기능은 개선할 수도, 고객에게 설명할 수도 없습니다.
AI 통합
자동화된 워크플로우를 구현하고 인공지능 API를 통합합니다.
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진행 방식
01
현황 파악
무엇을 제안하기 전에 기존 시스템과 제약, 비즈니스 목표부터 정리합니다.
02
아키텍처 설계
구조와 데이터 모델, 연동 지점을 설계합니다. 결정은 문서로 남깁니다.
03
구현
짧은 반복 주기로 납품하며, 코드 리뷰와 상시 확인 가능한 스테이징 환경을 제공합니다.
04
테스트 & QA
릴리스마다 자동화 테스트와 성능·보안 점검을 수행합니다.
05
출시 & 지원
롤백 계획과 함께 배포하고, 이후 모니터링과 개선을 이어갑니다.
현황 파악출시 & 지원
활용 사례
사내 문서 검색
계약서, 규정, 문의 이력에 대해 출처를 밝힌 답변을 제공합니다.
자동 분류와 라우팅
메일·티켓·요청을 분류하고, 확신이 낮으면 사람에게 넘깁니다.
문서에서 구조화 추출
송장, 계약서, 양식을 조회 가능한 데이터로 바꿉니다.
핵심 이점
01
출시 전에 평가합니다
테스트 세트와 점수를 만듭니다. 가끔 틀린다는 사실이 아니라, 얼마나 자주 틀리는지 알게 됩니다.
02
요청당 비용이 보입니다
가격 대비 결과로 모델을 고르고, 사용량을 다른 인프라 자원과 똑같이 모니터링합니다.
03
데이터는 계속 고객의 것
모델 제공자에게 보내는 것, 로컬에 남기는 것, 사전에 익명화하는 것을 명시적으로 정합니다.
기술 스택
Claude APIOpenAI APILangChainpgvectorWhisperRAGPython